Forrester признал SAS лидером рейтинга решений предиктивной аналитики и машинного обучения

Компания SAS стала лидером рейтинга The Forrester Wave: Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning Solutions, Q3 2018, в рамках которого оценивались инструменты для машинного обучения и прогнозной аналитики, представленные на рынке.

В отчете отмечается, что SAS создает первое по-настоящему мультимодальное решение PAML и заняла первую строчку в категориях «текущее предложение» и «присутствие на рынке», а также получила высокий балл в категории «стратегия».

В ходе исследования были отобраны 13 ведущих поставщиков, предлагающих мультимодальные решения для прогнозной аналитики и машинного обучения. Эти инструменты оценивались по 24 критериям, сгруппированным в три категории. Так, в категории «текущее предложение» в числе прочего рассматривались рабочий инструментарий, алгоритмы, архитектура, возможности моделирования; на результат в категории «стратегия» влияли такие параметры, как дорожная карта развития решения, сервисная поддержка, возможности применения; наконец, в рамках категории «присутствие на рынке» оценивались выручка, отношение потребителей и узнаваемость на рынке.

Мультимодальным решениям уделяется пристальное внимание в связи с ростом общего интереса к предиктивной аналитике: по прогнозам Transparency Market Research, к 2019 году этот рынок достигнет 6,5 млрд долл. (по итогам 2012 года он составлял всего 2,8 млрд долл.). Отмечается, что востребованы будут как пользовательская аналитика, так и интеллектуальные решения для информационной безопасности.

Принимая во внимание эту тенденцию, Forrester посвятил мультимодальным решениям для предиктивной аналитики отдельное исследование. Особенность таких инструментов в том, что они включают несколько разновидностей пользовательского интерфейса, а также обладают широчайшим спектром рабочих инструментов, в том числе оснащены графическим пользовательским интерфейсом (GUIs), мастерами конфигурации, предполагают автоматическую работу и располагают средой обработки кода. Кроме того, они способны проводить конвейерные операции с данными и создавать модели машинного обучения. Мультимодальные решения адресованы как специалистам по обработке и анализу данных, так и тем, кто работает с данными на пользовательском уровне.

В исследовании была также отмечена способность SAS Visual Data Mining and Machine Learning предлагать унифицированную среду, работающую на платформе SAS Viya, которая включает в себя широкий набор визуальных инструментов для создания самых разных моделей — даже глубоких нейронных сетей.